抗噪声

Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。 使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')

在MATLAB中编写M文件，使用蒙特卡罗法对基于相干解调的2FSK系统(f2 = f1 + 1 / Ts)进行抗噪声性能仿真。通过进行1000个符号的仿真，绘制出误码率与不同信噪比(r=0dB、2dB、4dB、6dB...10dB)之间的关系曲线。同时绘制出理论误码率与信噪比的对比曲线(r=0dB、0.1dB、0.2dB、0.3dB...10dB)。实验内容包括2FSK系统调制解调原理，蒙特卡罗法介绍，误码率计算公式，流程图，源程序代码及运行结果的打印，并撰写实验报告小结。

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

MATLAB语音处理的相关信息。

这套Matlab函数工具箱可以生成四种类型的彩色噪声： 粉红噪声（闪烁噪声）：功率谱密度斜率为-3 dB/oct. 或 -10 dB/dec. 红噪声（布朗噪声）：功率谱密度斜率为-6 dB/oct. 或 -20 dB/dec. 蓝噪声：功率谱密度斜率为+3 dB/oct. 或 +10 dB/dec. 紫罗兰噪声：功率谱密度斜率为+6 dB/oct. 或 +20 dB/dec. 每个函数都提供了输入和输出参数说明，并附带使用示例，帮助用户快速上手。生成的噪声信号均值为零，标准差为一。 该工具箱基于以下文献中的理论方法开发： H. Zhivomirov. A Method for Col

适合初学者的文档说明及配套模型，可在MATLAB中定义仿真步长Ts和补偿因子b后直接运行。文档详细介绍了建模流程，为学习和参考提供了极大的便利。

在Matlab中，导入wav音频，叠加正态分布白噪声，利用IIR、FIR滤波器进行噪声消除。

MMS​​E（最小均方误差）方法是一种基于统计分析的噪声去除方法，通过抑制白噪声来提高信噪比，广泛应用于语音增强领域。

随着优劣比分析的发展，我们评估了淫羊藿不同部位的抑制活性。宝霍苷I和淫羊藿苷的浓度效应曲线显示，60-80%部位的活性优于淫羊藿提取物。此外，宝霍苷I表现出S型作用曲线，与淫羊藿苷的作用方式可能不同。

此文件说明系统响应如何随ω和j的微小变化而改变。